2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P13 局部最小值与鞍点
一、优化失败的原因
局部最小值?鞍点?
二、数学推导分析
用泰勒公式展开
一项与梯度(L的一阶导)有关,一项与海赛矩阵(L的二阶导)有关
海瑟矩阵
VTHV通过海瑟矩阵的性质可以转为判断H是否是正定的 来判断
- H正定=所有特征值为正=局部最小值
- H负定=所有特征值为负=局部最大值
- 有些特征值为正,有些为负=鞍点
例子
计算导数和海瑟矩阵的特征值
如果遇到鞍点,可以通过特征值来判断减小LOSS的方向:特征值为负的方向
其实局部最小值很少见,一升维,可能你碰上的就是个鞍点!
实验验证
注意这个方法肯定不是梯度下降法做的,做不出来,自己本身儿还一堆毛病呢。
纵轴:损失大小
横轴:局部最小值的比例=负特征值/全部特征值
解决梯度太小被困住的问题。。。下一小节:动量!
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